Набор моделей YOLO от Anzhc для обнаружения объектов и сегментации лиц, глаз, головы и других специализированных категорий на изображениях.

Подходит для: сегментация лиц на иллюстрациях и фотографиях · выделение глаз в аниме-изображениях для автоматизированного inpainting · сегментация головы и волос в конвейерах обработки изображений

Классификатор на базе BEiT определяет, создано ли аниме-изображение человеком или ИИ.

Подходит для: Фильтрация ИИ-арта из набора обучающих изображений · Предварительная разметка аниме-изображений по способу создания · Сортировка изображений на вероятно созданные человеком и ИИ

ANAH-20B — дообученная на InternLM2-20B модель для выявления и аннотирования галлюцинаций в ответах языковых моделей.

Подходит для: поиск галлюцинаций в ответах LLM · аннотирование фрагментов ответа, содержащих галлюцинации · анализ достоверности сгенерированных ответов

Классификатор ViT для выявления изображений в аниме-стиле, сгенерированных ИИ, и отличия их от созданных людьми.

Подходит для: Проверка аниме-иллюстрации на генерацию ИИ · Предварительная сортировка аниме-изображений по происхождению · Классификация изображений для набора данных с метками «создано человеком» и «создано ИИ»

Модель skytnt/anime-seg сегментирует изображения в тематике аниме.

Подходит для: сегментация изображений в стиле аниме · выделение областей на иллюстрациях аниме · подготовка масок для обработки изображений аниме

Kohaku-XL-Gamma — производная Stable Diffusion XL для генерации аниме-изображений по текстовым промптам.

Подходит для: создание аниме-иллюстраций по текстовому описанию · генерация персонажей в заданном стиле и композиции · создание арта с тегами качества, рейтинга и периода

ANAH-v2 — дообученная на InternLM2-7B модель для выявления и разметки галлюцинаций в ответах LLM.

Подходит для: выявление галлюцинаций в ответах языковых моделей · разметка ответов LLM для аналитической оценки · анализ достоверности сгенерированных текстовых ответов

Экспериментальный проект на основе RVC для преобразования голоса во вьетнамских и англоязычных аудиозаписях и в реальном времени.

Подходит для: преобразование голоса в аудиозаписи · конвертация голоса в реальном времени · пакетная обработка голосовых файлов

Небольшая языковая модель для генерации английского текста и учебного эксперимента с оптимизатором MARS.

Подходит для: генерация коротких продолжений английского текста · сравнение оптимизатора MARS с другими методами обучения · воспроизведение учебного эксперимента по обучению языковой модели

Компактная авторегрессионная модель-декодер на 27,3 млн параметров для генерации текстовых продолжений, обученная с нуля оптимизатором MUON.

Подходит для: генерация продолжения заданного текста · эксперименты с обучением языковых моделей на PyTorch · сравнение оптимизатора MUON на корпусе параллельных текстов

Компактная авторская модель-декодер на PyTorch, обученная с нуля для генерации продолжений текста.

Подходит для: генерация продолжения заданного текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · сравнение оптимизаторов при обучении моделей генерации текста

Небольшая авторегрессионная модель на PyTorch, обученная с нуля оптимизатором LION для генерации текстовых продолжений и экспериментов.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста · эксперименты с оптимизатором LION при обучении языковых моделей · учебные эксперименты с компактными моделями-декодерами

Компактная декодерная модель на PyTorch, обученная с нуля для генерации и продолжения текста, а также экспериментов с оптимизатором NADAMW.

Подходит для: продолжение текста на данных, похожих на обучающий корпус · эксперименты с обучением небольших языковых моделей · сравнение поведения оптимизатора NADAMW

Небольшая англоязычная трансформерная модель, обученная для генерации текста в рамках учебного задания по NLP.

Подходит для: генерация коротких продолжений английского текста · учебные эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями · сравнение оптимизатора AdamW в задаче генерации текста

Небольшая англоязычная трансформерная модель для генерации текста и экспериментов с оптимизатором Muon.

Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей на Muon · генерация коротких англоязычных фрагментов текста · учебное сравнение оптимизаторов для трансформеров

Небольшая экспериментальная языковая модель на PyTorch для генерации английского текста и экспериментов с оптимизатором Lion.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · сравнение обучения языковых моделей с оптимизатором Lion · изучение поведения небольшой авторегрессионной модели

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Многоязычная модель BLOOMZ на 9,1 млрд параметров, дообученная LAION для генерации текста и выполнения инструкций.

Подходит для: генерация текста по запросу на разных языках · ответы на инструкции на нескольких языках · создание многоязычных черновиков и формулировок

Дообученная на многоязычном инструкционном наборе модель XGLM-7.5B для генерации текста и ответов на инструкции на разных языках.

Подходит для: генерация ответов на многоязычные инструкции · подготовка черновиков текста по запросу · ответы на вопросы на разных языках

Экспериментальный MoE-трансформер для перевода с вьетнамского и японского языков на английский.

Подходит для: перевод текстов с вьетнамского на английский · перевод текстов с японского на английский · сравнение вариантов feed-forward блока MoE в задачах машинного перевода